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最近一直在用TF做CNN的圖像分類,當softmax層得到預測結果后,我希望能夠看到預測結果,以便和標簽之間進行比較。特此補上,以便自己記憶。 我現在通過softmax層得到變量train_logit
對于 PyTorch 的基本數據對象 Tensor (張量),在處理問題時,需要經常改變數據的維度,以便于后期的計算和進一步處理,本文旨在列舉一些維度變換的方法并舉例,方便大家查看。 維度查看:tor
pytorch指定GPU 在用pytorch寫CNN的時候,發現一運行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看顯卡發現并沒有使用GPU。所以考慮將模型和輸入數據及標簽指定到gp
問題 tensor詳細數值 不能直接print打印: import tensorflow as tf x = tf.constant(1) print x 輸出: Tensor("Const
tensor.expend()函數 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>>
Summary 主要包括以下三種途徑: 使用獨立的函數; 使用torch.type()函數; 使用type_as(tesnor)將張量轉換為給定類型的張量。 使用獨立函數 import torch